基于分数阶傅里叶变换的线性调频脉冲时延估计特性分析

以线性调频脉冲压缩的时域特性为参照,分析了基于分数阶傅里叶变换的LFM脉冲时延估计的分数阶傅里叶域特性,并对比了两者在数字信号处理上的差异。可以发现两者在输出信噪比、脉宽压缩比、峰值振幅比的特性基本一致,而在数字实现上,后者精度往往更高,所需数据率可以更低,因此,具有更为广阔的应用前景。

面向沉底目标的分数阶傅里叶变换谱重排回波时频处理

基于谱重排原理,在混响限条件下,根据工程需要讨论Wigner-Ville、短时傅里叶变换(STFT)和分数阶傅里叶变换(FrFT)3种谱重排下目标宽带回波时频特征的表征过程。用二维FrFT重排谱表征目标回波,在此基础上设计时频匹配检测器。研究结果表明:FrFT谱重排有利于表征沉底目标回波时频局部化特征,且在一定程度上抑制混响,提高二类目标回波在时频面的能量集聚性,便于设计二维匹配检测器,提高水下目标检测性能。

基于分数阶傅里叶变换和循环谱的雷达信号调制方式识别

针对低信噪比条件下雷达信号脉内调制方式识别算法识别率低的问题,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(FRFT)和循环谱的雷达信号识别方法。通过分数阶傅里叶变换搜索出最大峰值对应的分数阶,把信号粗分为非调频信号和调频信号2大类。对于非调频信号,利用信号的谱峰特征和频谱复杂度以及循环谱特征,对二频编码信号、常规雷达信号、二相编码信号和四相编码信号进行分类识别;对于调频信号,利用自相关得到功率谱特征实现线性调频信号与非线性调频信号的细分类。经实验验证,本文提出的方法在信噪比大于2 dB时,总体识别率达到90%以上。

基于分数阶傅里叶变换的时延和频率偏移联合估计方法

针对传统相关运算对时延和频移进行联合估计计算复杂度高的缺陷,提出一种基于分数阶傅里叶变换的时延和频移联合估计方法。该方法利用信号的时延和频偏变换到分数域表现为分数域谱位置的平移特性,通过在不同的分数域利用最小均方误差准则来获得分数域谱位置的偏移量来进行联合估计。该方法不局限于仅适用于Chirp信号,对其它类型的信号同样适用。且与传统相关估计法相比,具有简洁、高效的特点。计算机仿真结果表明,该方法是有效的。

基于分数阶傅里叶变换的无线电引信信号的侦察

该文首先论证了分数阶傅里叶变换侦察线性调频信号的理论基础,指出由于分数阶傅里叶变换是线性变换,克服了双线性变换带来的交叉项干扰,因此在复杂的电子对抗环境中具有更好的检测效果。接着提出了一种可变窗谱峰搜索算法。仿真结果验证了算法的有效性。

基于分数阶傅里叶变换水下目标距离及速度的联合估计

针对分数阶傅里叶变换(FRFT)在主动探测系统中应用问题,本文研究了基于FRFT的水下目标距离和速度的联合估计方法及其敏感性能。给出了线性调频信号的FRFT,揭示了真实信号参数与离散计算时归一化参数之间的关系,推导了脉冲信号的FRFT。在此基础上提出并推导了基于FRFT的目标距离/速度与回波信号FRFT的峰值所在位置的密切关系,最后用仿真数据和水池实测数据验证了该方法利用一个脉冲就可同时有效估计目标的距离和径向速度,并讨论了估计参数的敏感性。

基于分数阶傅里叶域K谱线算法的LFM干扰抑制

针对线性调频(LFM)信号在分数阶傅里叶域的加窗特性,提出了一种基于分数阶傅里叶域K谱线算法的LFM干扰抑制方法。该算法直接把分数阶傅里叶域干扰所在的K根谱线进行定位和消除,从而避免了对门限值的求取。仿真结果表明该算法具有良好的抗线性调频干扰性能,而且当干扰幅度呈现非平稳变化时其性能优于门限法。

基于短时分数阶傅里叶变换的谱分割算法

多分量非线性调频信号在现代通信和雷达系统中应用越来越广泛,而对其进行有效分析识别的常用算法就是短时分数阶傅里叶变换(Short Time Fractional Fourier Transform,STFRFT).文章首先讨论了STFRFT的圆特性,证明了它基于高斯旋转窗的非圆性并给出了修正的圆的STFRFT定义;在此基础上研究了时频变换后不同时频点的谱峭度,进而推导出了区域集的谱峭度,并将该区域谱峭度作为谱图上某区域内是否含有信号点的检测因子;最后基于区域集谱峭度的区域增长算法被用于从谱图中盲分割识别出各个非线性调频分量信号.仿真实验验证了所提算法的有效性和鲁棒性.

分数阶傅里叶变换结合高峰均比抑制算法对CO-OFDM系统的影响分析

针对相干光正交频分复用系统中出现的高峰值平均功率比问题,提出分数阶傅里叶变换与高峰值平均功率比抑制算法相结合的方法.计算表明:随着分数阶傅里叶变换阶数的减小,信号的峰值平均功率比逐渐降低;与抑制算法结合后可进一步降低系统的峰值平均功率比,并解决抑制算法影响系统性能的问题.从结合的兼容性、抑制高峰值平均功率比效果及改善引入抑制算法后对系统的负面影响三方面进行仿真分析,结果表明:采用选择性映射算法与分数阶傅里叶变换结合后,旋转因子同为4时,峰值平均功率比高于6.6dB的概率较单一选择性映射算法低104;选取高峰值平均功率比抑制情况相近时,结合算法的时间复杂度比单一选择性映射算法降低了8倍;采用限幅算法与分数阶傅里叶变换结合的仿真情况也较单一限幅算法有很大提高,表明该算法结合的兼容性良好.

分数阶傅里叶变换对OFDM系统峰均比的影响

分析并讨论了分数阶傅里叶变换对OFDM系统峰均功率比性能的影响,并与传统的采用离散傅里叶变换的OFDM系统的峰均功率比性能进行了比较。结果表明在子载波数较少的情况下,采用分数阶傅里叶变换的OFDM系统的峰均功率比性能要优于采用离散傅里叶变换的OFDM系统的峰均功率比性能,而随着系统子载波数量的逐渐增加,二者性能趋向一致。

基于分数阶傅里叶变换的水声信道参数估计

准确估计水声信道参数,对提高通信系统的性能有着重要的意义。Chirp脉冲有良好的相关性,常被用作信道探测信号。鉴于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)对chirp类信号的处理特性,用chirp信号作为测量信号,FRFT作为后端处理技术,可以得到很好的处理效果。研究了基于FRFT的水声信道多途时延和多普勒频偏参数估计的原理和方法,该方法通过发射具有正、负调频斜率的组合线性调频信号,在接收端根据FRFT幅值输出的峰值位置估计信道参数。仿真结果表明,此方法计算量与FFT相当,且有较高的估计精度。

基于分数阶傅里叶变换的OFDM系统峰均比探讨

介绍了基于分数阶傅里叶变换的正交频分复用系统,推导了该系统中峰均功率比公式.探讨了该系统中使用选择映射法降低峰均比.在不同的分数阶域信号能量的聚集性不同,则其峰均比就不同;通过计算机仿真分析得到了在不同的分数阶数琢情况下系统的累积分布函数曲线,并与基于FFT的系统进行比较,实验结果表明当琢取最优值时,系统的峰均比互补累积函数性能优于基于FFT的系统性能.

基于分数阶谱相减的语音增强法

该文提出了基于分数阶谱相减的语音增强法(FSS)。该方法通过对带噪语音信号作分数阶傅里叶变换(FRFT),将得到的分数阶语噪混合谱与估计的分数阶噪声谱相减,最后利用分数阶Fourier反变换获得去噪后的语音信号。理论分析表明,所提方法存在一个最佳分数阶阶数,使得语噪混合信号能在分数阶变换域得到最好的分离,从而有效地提高了增强语音的性能。计算机仿真表明,对于混有加性白噪声的男/女声发音信号,所提方法在信噪比提高量和Itakura距离减少量两个方面都优于传统的谱相减法(SS),并且增强语音中的音乐噪声得到了明显抑制。

基于分数阶滤波的全息阶比解调谱及齿轮早期故障诊断

为提高变速器齿轮早期故障诊断的准确性和可靠性,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FRFT)滤波的全息阶比解调谱方法。对变速器变转速过程的水平与垂直测点振动包络信号进行分数阶滤波,分离出调制频率分量,再对分离后信号进行全息阶比谱分析,得到调制分量的全息阶比解调谱,并对齿轮早期点蚀故障进行故障诊断。试验结果表明,基于分数阶滤波的全息阶比解调谱,兼具分数阶滤波分离频率变化分量的特点与全息阶比谱融合多维特征的优势,既能有效分离变转速过程的调制分量,隔离其他分量和噪声干扰,又能有效融合两个方向的关键特征信息,有效诊断出单测点单特征方法难以识别的齿轮早期故障。

地震信号分数域局部功率谱估计及应用

将谱估计技术与分数阶傅里叶变换(FrFT)结合,提出了一种新的分数域局部功率谱估计方法。首先运用最大峰度系数原理找到分数阶傅里叶变换的最优阶次,求取该阶次下分数域功率谱的分数域二维分布,利用分数阶傅里叶变换的旋转性质得到分数域功率谱的时频表达式,同时利用自回归模型(AR)谱估计技术给出了分数域功率谱时频分布的算法。提出的两种谱估计算法时频特性均优于二维谱图。理论模型和实际资料的测试验证了本文方法的有效性。

基于分数阶倒谱的带噪语音基频跟踪方法

分数阶傅里叶变换(FrFT)是一种同时融合了信号在时域和频域的信息的时频分析工具。利用分数阶傅里叶变换在频率随时间变化的信号进行分析的优势,结合语音信号处理中获得语音信号的声道和激励信息的重要手段之一的倒谱分析,以适当的信干比定义作为搜索准则进行自适应搜索合适的变换阶数,使得基于分数阶傅里叶变换的倒谱更能够体现语音信号频率的时变特性。通过对带噪汉语元音的基频跟踪实验,可以看到基于分数阶傅里叶变换倒谱的语音基频提取方法的效果比传统基于傅里叶变换的倒谱更准确。

分数阶傅里叶变换对CO-OFDM系统高峰均功率比的抑制性能研究

高峰均功率比(PAPR)是影响光正交频分复用(OOFDM)系统性能的主要因素。提出了用分数阶傅里叶变换(FRFT)取代传统快速傅里叶变换(FFT)的新型相干光正交频分复用(CO-OFDM)系统。重点分析了FRFT降低系统PAPR的原理,并通过光路系统中的仿真实验证明,该算法对PAPR具有明显的抑制效果,但这种抑制效果并不能无限提升,当阶数低于0.001时,其抑制效果不再发生显著变化。

基于FRFT的单分量阶比双谱提取微弱故障特征

提出了一种基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,简称FRFT)的单分量阶比双谱分析方法,消除阶比双谱分析多分量信号时产生的交叉项,提取变速器齿轮微弱故障特征。根据变速器输入轴转速信号及传动比确定FRFT最佳阶次,对变速器升速过程振动信号进行最佳阶次FRFT,在该分数阶域分离目标阶比分量,对分离出的单分量信号分别进行阶比双谱分析,并累加各分量阶比双谱结果得到基于FRFT的单分量阶比双谱。试验结果表明,变速器变速过程振动信号为多阶比分量信号,直接对其进行阶比双谱分析会产生明显的交叉项,使阶比双谱阶次和幅值失真。基于FRFT的单分量阶比双谱方法能有效屏蔽其他分量和噪声干扰、消除交叉项,真实、准确反映被分析信号的阶比双谱,有效提取变速器齿轮微弱故障特征。

分数域反褶积Gabor谱图地震信号谱分解

应用Gabor谱图可以将地震信号映射到二维时频域,可提供地震信号的频率随时间的变化规律。然而Gabor谱图的分辨率受到海森堡不确定原理的限制,时频分辨率较低。为此,本文将分数域自适应的最优窗函数引入Gabor谱图,得到分数域Gabor谱图。为了提高分数域Gabor谱图的时频分辨率,将自适应最优窗函数的Wigner-Ville分布(WVD)作为点扩散函数(PSF),再由分数域Gabor谱图和PSF做反褶积得到分数域反褶积Gabor谱图,同时给出了反褶积分数域Gabor谱图的计算方法和计算复杂度分析。测试信号和实际地震信号的谱分解结果都证明了分数域反褶积Gabor谱图在提高信号时频分辨率方面的优势。

基于分数阶聚能带分析的微弱故障特征提取研究

提出了一种分数阶聚能带时频累加谱方法,快速实现长数据的时频分析,突出目标分量,用于提取变速器急加速过程微弱故障特征。根据变速器输入轴转速信号及传动比确定分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)最佳阶次,对变速器急加速过程振动信号进行最佳阶次FRFT,根据FRFT模值谱确定聚能带,计算分数阶聚能带时频累加谱,通过对比多组正常和故障数据的分数阶聚能带时频累加谱结果和阶比谱结果,验证该方法的有效性。试验结果表明:根据转速信号能快速、准确确定FRFT最佳阶次;选取聚能带内的FRFT结果进行时频分析,计算量小,分辨率高,分数阶聚能带时频累加谱具有聚焦和局部放大的特点,能很好地突出目标分量,抑噪噪声,是提取变速器急加速过程信号微弱故障特征的有效方法。